Արագ ուսուցում/ճարտարագիտություն. Սովորում ենք խոսել AI-ի հետ

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Մարտի 11, 2024

Insight ամփոփում

Արագ վրա հիմնված ուսուցումը փոխակերպում է մեքենայական ուսուցումը (ML)՝ թույլ տալով մեծ լեզվական մոդելներին (LLM) հարմարվել առանց լայնածավալ վերապատրաստման՝ խնամքով մշակված հուշումների միջոցով: Այս նորարարությունը բարելավում է հաճախորդների սպասարկումը, ավտոմատացնում է առաջադրանքները և խթանում կարիերայի հնարավորությունները արագ ճարտարագիտության մեջ: Այս տեխնոլոգիայի երկարաժամկետ հետևանքները կարող են ներառել կառավարությունների կողմից հանրային ծառայությունների և հաղորդակցության բարելավումը, ինչպես նաև բիզնեսների՝ դեպի ավտոմատացված ռազմավարությունների անցում:

Արագ ուսուցման/ճարտարագիտական ​​համատեքստ

Արագ վրա հիմնված ուսուցումը առաջացել է որպես խաղը փոխող ռազմավարություն մեքենայական ուսուցման մեջ (ML): Ի տարբերություն ավանդական մեթոդների, այն թույլ է տալիս մեծ լեզվական մոդելներին (LLM), ինչպիսիք են GPT-4-ը և BERT-ը, հարմարվել տարբեր առաջադրանքներին՝ առանց ընդարձակ վերապատրաստման: Այս մեթոդը ձեռք է բերվում մանրակրկիտ մշակված հուշումների միջոցով, որոնք կարևոր են տիրույթի գիտելիքները մոդելին փոխանցելու համար: Հրահանգի որակը զգալիորեն ազդում է մոդելի արդյունքի վրա՝ արագ ճարտարագիտությունը դարձնելով կարևոր հմտություն: McKinsey-ի 2023-ին AI-ի վերաբերյալ հարցումը ցույց է տալիս, որ կազմակերպությունները հարմարեցնում են աշխատանքի ընդունելու իրենց ռազմավարությունը գեներացնող AI-ի նպատակների համար՝ արագ ինժեներների աշխատանքի զգալի աճով (AI-ը որդեգրող հարցվածների 7%-ը):

Արագ վրա հիմնված ուսուցման հիմնական առավելությունը կայանում է նրանում, որ այն կարող է օգնել բիզնեսներին, որոնք չունեն մուտք դեպի մեծ քանակությամբ պիտակավորված տվյալներ կամ գործում են տվյալների սահմանափակ հասանելիությամբ տիրույթներում: Այնուամենայնիվ, մարտահրավերը կայանում է նրանում, որ մշակվեն արդյունավետ հուշումներ, որոնք հնարավորություն են տալիս մեկ մոդելի գերազանցել բազմաթիվ առաջադրանքներ: Այս հուշումների ստեղծումը պահանջում է կառուցվածքի և շարահյուսության խորը ըմբռնում և կրկնվող ճշգրտում:

OpenAI-ի ChatGPT-ի համատեքստում արագ վրա հիմնված ուսուցումը կարևոր է ճշգրիտ և համատեքստում համապատասխան պատասխաններ ստեղծելու համար: Զգուշորեն կառուցված հուշումներ տրամադրելով և մարդկային գնահատման վրա հիմնված մոդելը կատարելագործելով՝ ChatGPT-ն կարող է պատասխանել հարցումների լայն շրջանակին՝ պարզից մինչև բարձր տեխնիկական: Այս մոտեցումը նվազեցնում է ձեռքով վերանայման և խմբագրման անհրաժեշտությունը՝ խնայելով արժեքավոր ժամանակն ու ջանքը՝ ցանկալի արդյունքների հասնելու համար:

Խանգարող ազդեցություն

Քանի որ արագ ճարտարագիտությունը շարունակում է զարգանալ, անհատները կհայտնվեն, որ փոխազդում են AI-ով աշխատող համակարգերի հետ, որոնք ապահովում են ավելի համատեքստային համապատասխան պատասխաններ: Այս զարգացումը կարող է բարելավել հաճախորդների սպասարկումը, անհատականացված բովանդակությունը և արդյունավետ տեղեկատվության որոնումը: Քանի որ անհատներն ավելի ու ավելի են ապավինում արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված փոխազդեցություններին, նրանք կարող են անհրաժեշտ լինել ավելի խորաթափանց հուշումներ ստեղծելիս՝ ցանկալի արդյունքների հասնելու համար՝ ընդլայնելով իրենց թվային հաղորդակցման հմտությունները:

Ընկերությունների համար արագ վրա հիմնված ուսուցումը կարող է հանգեցնել ավելի մեծ արդյունավետության բիզնեսի գործունեության տարբեր ասպեկտներում: AI-ով աշխատող չաթ-բոտերը և վիրտուալ օգնականները ավելի հմուտ կդառնան հաճախորդների հարցումները հասկանալու, հաճախորդների աջակցության և ներգրավվածության պարզեցման հարցում: Բացի այդ, արագ ճարտարագիտությունը կարող է օգտագործվել ծրագրային ապահովման մշակման, կոդավորման առաջադրանքների ավտոմատացման և ձեռքի ջանքերի նվազեցման գործում: Ընկերությունները կարող են կարիք ունենալ ներդրումներ կատարել արագ ինժեներների վերապատրաստման մեջ՝ օգտագործելու այս տեխնոլոգիայի ողջ ներուժը, և նրանք կարող են նաև կարիք ունենալ իրենց ռազմավարությունները հարմարեցնել գեներատիվ AI համակարգերի զարգացող հնարավորություններին:

Կառավարական հարթությունում արագ վրա հիմնված ուսուցման երկարաժամկետ ազդեցությունը կարող է դրսևորվել բարելավված հանրային ծառայությունների, մասնավորապես առողջապահության և կիբերանվտանգության ոլորտներում: Պետական ​​գործակալությունները կարող են օգտագործել AI համակարգեր՝ հսկայական տվյալներ մշակելու և ավելի ճշգրիտ պատկերացումներ և առաջարկություններ տրամադրելու համար: Ավելին, քանի որ AI-ն զարգանում է արագ վրա հիմնված ուսուցման միջոցով, կառավարությունները կարող են կարիք ունենալ ներդրումներ կատարել AI կրթության և հետազոտությունների մեջ՝ այս տեխնոլոգիայի առաջնագծում մնալու համար: 

Արագ ուսուցման/ճարտարագիտության հետեւանքները

Արագ ուսուցման/ճարտարագիտության ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Աճում է արագ ինժեներների պահանջարկը, ոլորտում կարիերայի նոր հեռանկարներ ստեղծելը և արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերի համար արդյունավետ հուշումներ ստեղծելու փորձը:
• Արագ վրա հիմնված ուսուցում, որը հնարավորություն է տալիս առողջապահական համակարգերին ավելի արդյունավետ մշակել բժշկական տվյալները՝ հանգեցնելով բուժման ավելի լավ առաջարկությունների և առողջապահական արդյունքների:
• Ընկերությունները շարժվում են դեպի տվյալների վրա հիմնված ռազմավարություններ, օպտիմիզացնում են արտադրանքի զարգացումը, շուկայավարումը և հաճախորդների ներգրավվածությունը արագ ճարտարագիտության միջոցով՝ պոտենցիալ խաթարելով ավանդական բիզնես մոդելները:
• Կառավարություններ, որոնք օգտագործում են AI-ի վրա հիմնված համակարգեր, որոնք ստեղծվել են արագ ինժեներական տեխնիկայով, քաղաքացիների հետ ավելի պատասխանատու և անհատականացված հաղորդակցության համար, ինչը կարող է հանգեցնել ավելի մեծ քաղաքական մասնակցության:
• Կազմակերպություններն ու կառավարությունները, որոնք կիրառում են արագ ճարտարագիտություն՝ խթանելու կիբերանվտանգության միջոցառումները՝ օգնելով պաշտպանել զգայուն տվյալները և կարևոր ենթակառուցվածքները:
• Արագ ճարտարագիտություն, որն օգնում է ավտոմատացնել տվյալների վերլուծությունը և հաշվետվությունները, բարելավելով բիզնեսի և ներդրողների ֆինանսական պատկերացումների ճշգրտությունն ու ժամանակին:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ինչպե՞ս կարող եք օգտագործել արագ ճարտարագիտությունը՝ առօրյա կյանքում AI համակարգերի հետ ձեր փոխգործակցությունը բարելավելու համար:
• Կարիերայի ի՞նչ պոտենցիալ հնարավորություններ կարող են առաջանալ արագ ճարտարագիտության մեջ, և ինչպե՞ս կարող եք պատրաստվել դրանց: